vLLM vs SGLang 2026: Vi Benchmarkade Båda på H100:s

vLLM vs SGLang: Välja rätt LLM-inferensserver 2026

Hugging Face satte TGI i underhållsläge i december 2025 och hänvisar nu team mot vLLM eller SGLang för nya driftsättningar. Om du bygger upp en inferensstack idag är den verkliga frågan inte "bör jag lämna TGI?" -- utan vilken av dessa två motorer som faktiskt passar din arbetsbelastning.

Snabbsammanfattning

Välj vLLM om du vill ha det bredaste hårdvarustödet, den största communityn och en beprövad väg till produktion på AWS, GCP och Azure.

Välj SGLang om din arbetsbelastning är intensiv med flerturskonversationer, strukturerade utdata eller prefix-tunga pipelines som RAG -- och du är bekväm med ett mindre ekosystem.

Låt oss nu packa upp var varje motor faktiskt tar ledningen.

Hur hamnade vi här? TGI:s utträde

Text Generation Inference (TGI) bar Hugging Face-ekosystemet i år, men från och med december 2025 tar det bara emot buggfixar -- inga nya funktioner. Hugging Faces egna Inference Endpoints använder nu vLLM som standard, med SGLang som alternativ.

Det lämnar två verkliga utmanare för självhostas LLM-serving. Båda är open-source, båda talar OpenAI-API:et och båda kör på NVIDIA-GPU:er. Skillnaderna syns under belastning.

Verdict: Både vLLM och SGLang är produktionsklara TGI-ersättningar. Om du migrerar är endera ett säkert val -- resten av den här guiden hjälper dig välja vilket.

Benchmarks för genomströmning och latens

Benchmarks varierar beroende på modell, GPU och parallellitet, så här är siffror från oberoende tester på samma hårdvara. Följande data kommer från Spherons H100-benchmarks med Llama 3.3 70B Instruct i FP8 och PremAI:s tester med Llama 3.1 8B.

Llama 3.3 70B på H100 (FP8)

Llama 3.1 8B på H100

På mindre modeller ökar gapet. PremAI mätte SGLang till ungefär 16 200 tok/s jämfört med vLLM:s 12 500 tok/s -- en 29% genomströmningsfördel för SGLang. LMDeploy matchade SGLang här, men det är en separat diskussion.

Vad siffrorna betyder

Vid 70B-skala är deltat blygsamt (3-5%). Vid 8B-skala är det betydande. Mönstret är logiskt: SGLang:s RadixAttention lönar sig mer när prefill är en större del av totalkostnaden, vilket sker med mindre modeller och kortare utdata.

Svanslatens berättar en liknande historia. SGLang:s TTFT p95 var konsekvent 5-8% lägre än vLLM vid varje testad parallellitetsnivå. Om du bygger ett realtids-chattgränssnitt där varje 50ms spelar roll ackumuleras det gapet över användare.

Verdict: SGLang vinner på rå genomströmning, speciellt för mindre modeller. vLLM är nära vid 70B+-skala. För de flesta produktionsarbetsbelastningar är skillnaden enstaka procentenheter -- meningsfull vid stor skala, men inte en dealbreaker i sig.

Prefix-cachning: RadixAttention vs. Automatisk prefix-cachning

Båda motorerna cachar KV-beräkningar för upprepade prefix, men mekanismerna skiljer sig på sätt som spelar roll för vissa arbetsbelastningar. Om du redan är bekant med prompt-cachning på API-nivå, tänk på detta som serversidans version.

vLLM använder hashing på blocknivå. Det delar upp KV-cachen i block med fast storlek, hashar dem och letar efter matchningar vid nya förfrågningar. Förutsägbart, effektivt och enkelt att resonera kring -- men du behöver konsekventa blockgränser för cache-träffar.

SGLang använder ett radixträd indexerat på tokennivå. Det hittar automatiskt delade prefix mellan förfrågningar utan manuell konfiguration. Om 50 användare skickar meddelanden i samma konversationstråd hittar SGLang och återanvänder det gemensamma prefixet automatiskt.

Var det faktiskt spelar roll

RunPod benchmarkade flerturskonversationer och fann att SGLang konsekvent levererade ~30-31 tok/s under hög parallellitet, medan vLLM sjönk från 22 till 16 tok/s när cachetrycket ökade. Det är ett meningsfullt gap för chatbot- och agentarbetsbelastningar.

För batchinferens på mallade promptar -- där varje förfrågan använder samma systemprompt -- fungerar vLLM:s approach bra. Cachegränserna stämmer naturligt överens med din mallstruktur.

Verdict: SGLang vinner för dynamiska, flerturliga arbetsbelastningar. vLLM är fullt tillräckligt för batchinferens och mallade promptar där prefix är förutsägbara.

Strukturerade utdata

Om du behöver JSON-schemaenforcement eller begränsad generering är det här avsnittet mycket viktigt. Båda motorerna stöder strukturerade utdata genom grammatik-backends som XGrammar och LLGuidance, men prestandahistorien är mycket annorlunda.

SqueezeBits körde detaljerade benchmarks och fann att vLLM visar signifikant genomströmningsdegradation med guidad avkodning aktiverad, speciellt vid batchstorlek 8 och uppåt. SGLang däremot överlappar maskgenerering med GPU-inferenssteget, vilket håller overheaden minimal.

Repetitiva vs. dynamiska scheman

Backendvalet spelar också roll:

Utan strukturerad enforcement faller utdata till ~61% korrekthet vid komplexa scheman. Med enforcement hoppar korrektheten 20-25 procentenheter. Det är alltså inte valfritt för produktionsagentarbetsflöden -- och motorn du väljer bestämmer hur mycket genomströmning du offrar.

Verdict: SGLang vinner för strukturerade utdata. Om din pipeline förlitar sig på JSON-schemaenforcement (och de flesta agentarbetsflöden gör det) innebär SGLang:s överlappande approach att du inte betalar en genomströmningsskatt.

Multi-LoRA och fine-tunad modell-serving

Båda motorerna stöder serving av flera LoRA-adaptrar från en enda basmodell, vilket är viktigt om du finjusterar modeller för olika hyresgäster eller uppgifter.

SGLang behandlar multi-LoRA som en förstklassig funktion med inbyggd batching -- förfrågningar riktade till olika adaptrar kan dela samma batch. vLLM stöder det också, men SGLang:s implementation har varit något mer polerad i senaste versionerna.

Den praktiska skillnaden? Om du servar 5-10 LoRA-adaptrar från en Llama 70B-basmodell fungerar båda. Om du kör 50+ adaptrar med heterogena trafikmönster hanterar SGLang:s inbyggda batching schemaläggningen mer elegant.

Verdict: SGLang har en liten fördel för multi-LoRA i stor skala. För en handfull adaptrar fungerar båda motorerna lika bra.

Spekulativ avkodning

Båda motorerna stöder spekulativ avkodning, som använder en liten "draft"-modell för att förutspå tokens som huvudmodellen sedan verifierar parallellt. Resultatet är 2-3x snabbare inferens för minnesbegränsade scenarier.

vLLM introducerade nyligen Unified Parallel Drafting, och spekulativ avkodning fungerar nu tillsammans med strukturerade utdata. SGLang:s implementation är liknande i kapacitet, med något bättre prestanda vid måttliga parallellitetsnivåer.

Den verkliga differentieraren är inte motorn -- det är om spekulativ avkodning passar din arbetsbelastning. Det hjälper mest med långa utdata från stora modeller där flaskhalsen är minnesbandbredd, inte beräkning.

Verdict: Oavgjort. Båda motorerna levererar jämförbara hastighetsvinster med spekulativ avkodning.

Hårdvarustöd och driftsättning

Det är här vLLM tar ett betydande försprång.

vLLM

• NVIDIA GPU:er (A100, H100, H200, B200)
• AMD GPU:er (MI250, MI300X)
• Intel GPU:er (via vllm-xpu-kernels)
• AWS Trainium och Inferentia
• Google TPU:er
• Mogna Kubernetes-docs med Helm-charts, startup/readiness/liveness-prober
• NVIDIA Container Toolkit-integration direkt ur förpackningen

SGLang

• NVIDIA GPU:er (A100, H100, H200, B200)
• AMD GPU:er (MI300X, via ROCm)
• Docker-first-driftsättning
• Kubernetes är möjligt men mindre dokumenterat

Om du driftsätter på något annat än NVIDIA eller AMD är vLLM ditt enda alternativ. På AWS specifikt innebär Trainium-stödet att du kan minska inferenskostnaderna avsevärt -- och SGLang kan inte hantera den hårdvaran.

För team som kör på standard NVIDIA GPU:er är driftsättningshistorien liknande. Båda tillhandahåller Docker-bilder och OpenAI-kompatibla endpoints. vLLM har bara fler beprövade produktionsguider och community-bidragda Helm-charts.

Om du utforskar verktyg för att köra LLM:er lokalt eller vill ha en bredare vy av self-hosted-inferens, stöder båda motorerna också lokal driftsättning på konsument-GPU:er -- även om de är designade för datacenter-hårdvara.

Verdict: vLLM vinner på hårdvarubredd och driftsättningsmognad. SGLang är bra om du är på NVIDIA eller AMD. Överallt annars är vLLM det enda alternativet.

Disaggregerad serving

Båda motorerna stöder att separera prefill (beräkningsintensiv) från avkodning (minnesintensiv) till olika worker-pooler. Det låter dig skala varje fas oberoende -- fler prefill-workers under prompt-intensiva burstar, fler avkodnings-workers för lång generering.

SGLang stöder Mooncake och NIXL som transferbackends för disaggregering och har publicerat resultat som visar 2,7x högre avkodningsgenomströmning på NVIDIA GB200 NVL72-kluster. vLLM:s disaggregerade serving är också funktionell, om än mindre framträdande dokumenterad.

Den här funktionen spelar störst roll vid mycket stor skala (96+ GPU:er). Om du kör en handfull GPU:er behöver du det förmodligen inte ännu.

Verdict: SGLang har en liten fördel på disaggregerad servingmognad. Båda stöder det; SGLang har publicerat fler verkliga resultat.

När man använder vardera: beslutsramverk

Det ärliga svaret för många team: testa båda. De är båda open-source, båda exponerar samma OpenAI-API, och att byta mellan dem är ett containerutbyte. Kör din faktiska arbetsbelastning mot varje en dag och jämför de mätvärden som är viktiga för dig.

Om du dirigerar trafik över flera inferensbackends kan en LLM-gateway sitta framför endera motorn och hantera failover, hastighetsbegränsning och observerbarhet.

Hur Techsy hanterar val av inferensserver

När vi hjälper team att driftsätta LLM-drivna funktioner handlar valet av inferensmotor om tre frågor:

1. Vilken hårdvara är du låst till? Om det är Trainium eller TPU:er är det vLLM. Allt annat, båda fungerar.
2. Hur ser din arbetsbelastning ut? Flerturs-chat och agentloopar gynnar SGLang:s prefix-cachning. Batchbehandling och enkla kompletteringar fungerar bra på endera.
3. Hur mycket ops-kapacitet har du? vLLM:s större community betyder fler StackOverflow-svar och Helm-charts när något går sönder klockan 3 på natten.

Vi har kört produktionsarbetsbelastningar på båda. De är genuint nära varandra. Det rätta svaret beror på dina begränsningar, inte på att en är "bättre" i det abstrakta.

Behöver du hjälp med att välja eller driftsätta en inferensserver? Kontakta oss -- vi bedömer din arbetsbelastning och rekommenderar rätt stack.

Att välja verktyg är den enkla delen. Att få det att rulla stabilt i en riktig produkt är där de flesta team fastnar, och det är precis vad vårt AI-integrationsteam bygger åt kunder, från RAG-pipelines till skräddarsydda agenter.

Vanliga frågor

Är SGLang snabbare än vLLM?

På mindre modeller (7B-8B) visar SGLang ungefär 29% högre genomströmning på H100-GPU:er. På 70B+-modeller minskar gapet till 3-5%. SGLang har också lägre svanslatens (TTFT p95) vid alla testade parallellitetsnivåer.

Kan jag använda vLLM och SGLang med OpenAI API-formatet?

Ja. Båda exponerar OpenAI-kompatibla endpoints direkt ur förpackningen. Du kan byta den ena mot den andra utan att ändra din klientkod. Dina /v1/chat/completions-anrop fungerar identiskt på endera.

Varför avvecklade Hugging Face TGI?

TGI gick in i underhållsläge i december 2025. Hugging Face bestämde sig för att bidra till vLLM och SGLang istället för att underhålla en separat inferensmotor. TGI fungerar fortfarande för befintliga driftsättningar, men inga nya funktioner kommer.

Stöder SGLang NVIDIA- och AMD-GPU:er?

SGLang stöder NVIDIA GPU:er (A100, H100, H200, B200) och AMD GPU:er (MI300X via ROCm). Det stöder inte Intel GPU:er, AWS Trainium, Inferentia eller Google TPU:er. vLLM har bredare hårdvarutäckning.

Vad är RadixAttention och varför spelar det roll?

RadixAttention är SGLang:s prefix-cachningsmekanism. Den lagrar KV-cacheposter i ett radixträd indexerat på tokennivå, och hittar automatiskt delade prefix mellan förfrågningar. Det gör flerturskonversationer och RAG-pipelines betydligt snabbare eftersom upprepad kontext inte behöver beräknas om.

Vilken motor är bättre för strukturerade JSON-utdata?

SGLang. Det överlappar grammatikmaskgenerering med GPU-inferensen, så structural output-enforcement påverkar knappt genomströmningen. vLLM visar märkbar degradation vid batchstorlekar på 8 och uppåt när guidad avkodning är aktiverad.

Kan jag serva flera LoRA-adaptrar från en basmodell?

Båda motorerna stöder multi-LoRA-serving. SGLang behandlar det som en inbyggd funktion med batching över olika adaptrar i samma förfrågningsbatch. vLLM stöder det också, men SGLang:s schemaläggning är mer effektiv vid höga adapterantal.

Vad är disaggregerad prefill/avkodning-serving?

Det innebär att köra prefill-fasen (bearbetning av prompten) på separata GPU-workers från avkodningsfasen (generering av tokens). Prefill är beräkningsbegränsad; avkodning är minnesbegränsad. Att separera dem låter dig skala varje fas oberoende. Båda motorerna stöder detta, med SGLang som har fler publicerade produktionsresultat.

Hur migrerar jag från TGI till vLLM eller SGLang?

Eftersom alla tre exponerar OpenAI-kompatibla API:er är migreringen i princip ett containerutbyte. Peka din Docker Compose eller Kubernetes-driftsättning mot den nya bilden, justera modellladdningsflaggorna och uppdatera health check-endpoints. Klientkod förblir densamma.

Bör jag använda vLLM eller SGLang för en RAG-pipeline?

SGLang är det starkare valet för RAG. Dess RadixAttention cachar automatiskt och återanvänder de långa systemprompterna och dokumentkontexterna som RAG-pipelines skickar upprepade gånger. vLLM:s blocknivå-cachning fungerar också, men du ser bättre cache-träfffrekvenser med SGLang:s tokennivå-approach när dokumentchunkar varierar något mellan förfrågningar.

Slutvärdering

SGLang vinner fler kategorier, men vLLM:s fördelar -- hårdvarubredd och ekosystemmognad -- är sådana saker som spelar roll klockan 3 på natten när en nod kraschar.

Om du är på NVIDIA-hårdvara och din arbetsbelastning involverar flerturskonversationer, agenter med strukturerade utdata eller RAG-pipelines med delade prefix, börja med SGLang. Du får bättre genomströmning och lägre latens där det spelar roll.

Om du behöver multi-cloud-flexibilitet, stöd för icke-NVIDIA-hårdvara eller tryggheten hos den största open-source LLM-serving-communityn, börja med vLLM. Det är det säkrare standardvalet som tjänar de flesta team väl.

Hur som helst är båda motorerna utmärkta och förbättras snabbt. Välj en, driftsätt den, mät din faktiska arbetsbelastning och byt om siffrorna säger att du ska. Det OpenAI-kompatibla API:et gör det bytet smärtfritt.

Källor

• Spheron H100-benchmarks: vLLM vs TensorRT-LLM vs SGLang
• PremAI: vLLM vs SGLang vs LMDeploy-benchmarks
• SqueezeBits: Prestanda för guidad avkodning på vLLM och SGLang
• RunPod: SGLang vs vLLM KV-cache återanvändning
• SGLang officiell dokumentation
• vLLM officiell dokumentation